電子商務推薦系統與智能談判技術

① 電子商務網站中一般採用的經典演算法有哪些

推薦機製作為成熟的技術用到網站的各個方面，譬如內容網站推薦機制可以為用戶作個性化的網頁內容定製，電商網站可以為用戶作商品推薦，客戶中心、櫃面可以利用推薦機制為用戶提供個性化服務。豆瓣電影、讀書以及音樂台一致被大家津津樂道，視其為推薦機制「教科書」般的案例，電商網站被大家提得最多的商品推薦要屬Amazon。
一個電子商務網站推薦機制的好壞，對其用戶的聯合銷售以及轉化率的提高有著極其重要的作用，對比線下零售來說，推薦系統就相當於實體店裡的「導購員」，對於零售店中，「導購員」起到提高顧客的購買願意、購買金額。同樣的的，一個好的推薦系統，對於電子商務網站來說：1、提高用戶體驗，許多個性化的推薦；更好的向顧客展示商品，提高轉換率。2、發現顧客的潛在需求，提高客單價。電商商務的先驅-亞馬遜號稱推薦系統提高了其30%的銷售。
但一個好的推薦系統建立不是一揮而就，就像一個好的「導購員」，需要不斷的進行經驗積累、需要參加更種培訓，以提高銷售技能一樣。需要不斷的迭代、優化，不僅需要從演算法上、計算效率上提高，現在更多加入了許多數據分析師日常工作中發現的規律，（例如：通過顧客的人口統計學對顧客進行了細分，在細分好的基礎上，再利用推薦系統的相關演算法，可有效的提高系統的准確性。）建立一個類似於專家庫，把這些知識結合進入推薦系統中。

電商網站常見的推薦表現形式

內容網站推薦機制可以為用戶作個性化的網頁內容定製，電商網站可以為用戶作商品推薦，客戶中心、櫃面可以利用推薦機制為用戶提供個性化服務。豆瓣電影、讀書以及音樂台一致被大家津津樂道，似其為推薦機制「教科書」般的案例，電商網站被大家提得最多的商品推薦要屬Amazon。

國內電商網站常見的推薦形式包括三種：1）針對用戶的瀏覽、搜索等行為所做的相關推薦；2）根據購物車或物品收藏所做的相似物品推薦；3）根據歷史會員購買行為記錄，利用推薦機製做EDM或會員營銷。前面2種表現形式是大家可以在網站上看到，而第3種表現形式只有體驗後才能知曉，一封郵件，一條簡訊，一條站內消息都是它的表現方式。下面將對亞馬遜中國的前兩種表現形式進行簡單說明：

對於非登錄用戶，亞馬遜中國在網站首頁和類目欄，會根據各個類目暢銷品的情況做響應的推薦，其主要表現形式為排行榜。搜索瀏覽頁面以及具體的產品頁面的推薦形式則有關聯推薦（「經常一起購買的商品」）和基於人群偏好的相似性推薦（「購買此物品的顧客也購買了」、「看過此商品的顧客購買的其他商品」）。

對於登錄用戶，亞馬遜中國則給出了完全不同的推薦方式，網站會根據用戶的歷史瀏覽記錄在登入界面首屏展現出一個今日推薦的欄目，緊接著是最近一次瀏覽商品的記錄和根據該物品所給的產品推薦（「根據瀏覽推薦給我的商品」、「瀏覽XX產品的用戶會買XX的概率」），值得注意的是，每個頁面最下方網站都會根據用戶的瀏覽行為做響應推薦，如果沒有瀏覽記錄則會推薦「系統暢銷品」（13頁，50款商品）。
國內其他電子商務廠商的推薦形式和亞馬遜中國的推薦形式並沒有太多的區別，只是在推薦語句說明上更加符合國人的習慣，譬如猜你喜歡，最佳拍檔，最佳組合等等，再者就是推薦位置上的變動。

常見的推薦演算法

本部分內容是對2011年中國統計網與EC數據分析聯盟上海棋局活動的一個總結，感謝華院數雲段總智能營銷部分的精彩演講，特別是推薦演算法部分的精彩解說。
一個完整的推薦系統由四部分組成：收集用戶行為信息的記錄模塊、分析處理用戶偏好的模型分析模塊、推薦演算法模塊（核心）和反饋處理模塊。推薦系統的目標就是把合適的商品推薦給合適的人，目前常見的推薦機制演算法包括基於關聯規則的演算法（Association Rule_based Recommendation）、基於內容的協同演算法(Content-based Recommendation)、協同過濾推薦演算法（Collaborative Filtering Recommendation）。
推薦系統的使用的數據主要都是日誌/消費類的數據，通過一定的數據預處理，最終使用演算法的數據是一個二維表-或者是一個MXN的矩陣（暫時不去考慮時間這個因素，考慮的時候就是一種時序瀏覽，考慮時間因素就是一個三維的，本文只是對推薦進行基礎介紹，大家如果有興趣，可以到論壇進行討論。）列是所有的商品類目，行是就是所有用戶，對於你選擇的時間范圍內，如果瀏覽過某個或者購買過某商品，則標記為1（當然根據實際需要，可以根據次數標記為N），當然也可以是對商品的評分。
協同過濾的推薦機制又分為基於物品的推薦機制和基於用戶的推薦機制。基於用戶的推薦：假設相同的用戶一定有相同的偏好，怎麼確定其是同類用戶類，你可以根據這二個用戶的購買的商品類型或者對不同商品的打分來計算。
基於物品的推薦：假設喜歡某個商品的用戶，一定也同樣喜歡同樣類型的商品，怎麼選擇這個同類型的商品，通過不同用戶對其的打分或者評價或者購買來計算。
計算相似的方法，主要包括：餘弦相似性、相關相似性。餘弦相似性通過計算矢量間的餘弦夾角度量。相關相似性通過計算Pearson相關系數、秩相關系數等度量。
關聯規則，相當知道啤酒與尿布的同學都不陌生，電商的推薦系統也是根據後台的消費數據，看是否存在商品在購買過程中會同時購買的情形，從而推薦給用戶，目前電商中的組合推薦大多屬於這種類型。
除了上面介紹的常見的推薦演算法外，每年都會涌現出許多新的推薦演算法，一個推薦演算法的好壞可能因為目的不同而不同，對應不同的數據集時表現的效果也不一樣，例如基於用戶的協同過濾散發在用戶數量遠遠大於產品數量的系統上或許表現不錯，但在用戶行為數據較少的情況下就不適用了，通常，並沒有一種演算法能「通吃」天下，更多是採用多種演算法的結合使用。
此外，推薦物品是否合適？並不是人人都是喜歡京東式的茅台等高端酒和女性內褲的組合，過多的推薦會不會泄露部分用戶隱私？這些都是一個好的推薦系統需要考慮的問題。
電商網站推薦的下一站——個性化
亞馬遜總裁傑夫·貝佐斯曾說過這樣一句話：「如果我的網站有一百萬個顧客，我就應該有一百萬個商店」。這或許就是推薦的極致，而這樣一個系統必定是以用戶為中心的，有記憶、進化功能的。個性化是一個永無止境的進程，它的效用可以被無窮放大。對於電商網站而言，如果推薦的頁面上全是自己喜歡的物品，連Size、顏色、付款方式、物流等細節都給處理好了，或許就是對用戶最好的「個性化」。
當網路成為我們自己的個人網路，就需要能夠理解個性多變性的技術。也就是說既要整合直接信息，也要整合環境信息，如時間、地點、日程安排、習慣、參與度等。此時，關於個性化推薦系統的主要競爭點或許就如《個性化：商業的未來》一書中提到的一樣，為了創造更好的購物體驗，電商網站能不能更快速的挖掘消費者的偏好，此時考慮的不僅僅是准確性問題，更多的還在推薦速度上。

② 個性化推薦系統的基本框架

個性化推薦系統的基本框架如下：
參考國內最具代表性的百分點推薦系統框架來講，個性化推薦系統的推薦引擎在個性化演算法的框架基礎之上，還引入場景引擎、規則引擎和展示引擎，形成全新的百分點推薦引擎的技術框架，系統通過綜合並利用用戶的興趣偏好、屬性，商品的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品。
基於雲計算的個性化推薦平台。消除數據孤島，建立基於用戶全網興趣偏好軌跡的精準雲計算分析模型，打通用戶在多個網站的興趣偏好，形成成用戶行為偏好大數據中心。
多種智能演算法庫。基於多維度的數據挖掘、統計分析，進行演算法模型的建立和調優。綜合利用基於內容、基於用戶行為和基於社交關系網路的多種演算法，為用戶推薦其喜歡的商品、服務或內容。
電子商務推薦系統的主要演算法有：
（1） 基於關聯規則的推薦演算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基於內容的推薦演算法 (Content-based Recommendation)
內容過濾主要採用自然語言處理、人工智慧、概率統計和機器學習等技術進行過濾。
通過相關特徵的屬性來定義項目或對象,系統基於用戶評價對象的特徵學慣用戶的興趣,依據用戶資料與待預測項目的匹配程度進行推薦，努力向客戶推薦與其以前喜歡的產品相似的產品。如新聞組過濾系統News Weeder。
基於內容過濾的系統其優點是簡單、有效。尤其對於推薦系統常見的冷啟動（Cold Start）問題，Content-based方法能夠比較好的進行解決。因為該演算法不依賴於大量用戶的點擊日誌，只需要使用待推薦對象（item）本身的屬性、類目、關鍵詞等特徵，因此該方法在待推薦對象數量龐大、變化迅速、積累點擊數稀少等應用場景下有較好的效果。但該方法的缺點是對推薦物的描述能力有限，過分細化，推薦結果往往局限與原對象相似的類別中，無法為客戶發現新的感興趣的資源,只能發現和客戶已有興趣相似的資源。這種方法通常被限制在容易分析內容的商品的推薦，而對於一些較難提取出內容的商品，如音樂CD、電影等就不能產生滿意的推薦效果。
（3） 協同過濾推薦演算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
協同過濾是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
3）推薦的新穎性。 正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
協同過濾推薦演算法，可進一步細分為基於用戶的協同過濾（user-based collaborative filtering）和基於物品的協同過濾（item-based collaborative filtering）。
基於用戶的協同過濾的基本思想是：根據所有用戶對物品或者信息的偏好，發現與當前用戶口味和偏好相似的「鄰居」用戶群，在一般的應用中是採用計算「K- 鄰居」的演算法；然後，基於這 K 個鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶進行物品的推薦。
基於物品的協同過濾的基本原理也類似，該方法根據用戶和物品直接歷史點擊或購買記錄，來計算物品和物品之間的相似度，然後根據用戶的歷史偏好的物品信息，將挖掘到的類似的物品推薦給用戶
基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾各自有其適用場景。總的來看，協同過濾方法的缺點是:
1）稀疏性問題：如果用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確;
2）可擴展性問題：隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
3）冷啟動問題：如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦。
4）長尾問題：對微小市場的推薦。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。

③ 電子商務個性化推薦系統和電子商務系統什麼關系

電子商務中的推薦系統是利用數據挖掘等技術，分析訪問者在電子商務網站的訪問行為，產生能幫助訪問顧客訪問感興趣的產品信息的推薦結果.

電子商務系統規劃與建設本來就包括資料庫系統的建立，技術含量不是特高的電子商務推薦系統就是在原有的資料庫系統上新添的利用數據挖掘技術對動態的客戶訪問所返回的數據加以分析並調出客戶可能感興趣的的產品目錄。

看這里----就知道它只是在原有的系統上加了些技術模塊
根據系統功能設計的要求以及功能模塊的劃分，資料庫的設計相對較簡單。除用於銷售
商品的電子商務網站中所必須的基本資料庫表，如商品信息、用戶信息、網站信息等外，還
應包括：用於初始化數據設置的參數表、僅對有評分商品推薦起作用的顧客商品評分表、顧
客商品購買記錄表、商品聚類表、顧客聚類表、商品推薦表

專業上的問題你還真上網路知道來問。你肯定是研究生。看下我的鏈接http://www.autocontrol.com.cn/magazine/pdf/08.08.03/29.pdf，有很全的資料分析--網上的

④ 求有關電子商務系統推薦技術的應用研究論文

[摘 要] 隨著電子商務的不斷深入發展，電子商務推薦系統的應用更加廣泛。文章主要介紹了目前應用較廣的幾種電子商務推薦系統中的推薦技術，並對這幾種推薦技術存在的問題進行了分析。
[關鍵詞] 電子商務 推薦系統 推薦技術

一、引言
隨著網路的廣泛普及，電子商務對傳統的商貿活動產生了革命性的變化，產生從以商品為中心到以客戶為中心的商業模式的轉變。新的商業環境在為企業提供新的商機的同時，也對企業提出了新的挑戰。圍繞客戶進行服務，為客戶提供所需要的商品，所以對每個客戶提供個性化的服務已經成為必要。而電子商務推薦系統成為解決問題的重要途徑。本文研究了電子商務推薦系統中的各類推薦技術。
二、電子商務推薦系統
電子商務推薦系統定義為：利用電子商務網站向用戶提供商品信息和建議，幫助客戶決定應該購買什麼產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。它是一個基於客戶網上購物的以商品為推薦對象的個性化推薦系統，為客戶推薦符合其興趣愛好的商品。分析客戶的消費偏向，向每個客戶具有針對性地推薦的產品，幫助客戶從龐大的商品目錄中挑選真正適合自己需要的商品。電子商務推薦系統在幫助了客戶的同時也提高了客戶對商務活動的滿意度,從而換來對電子商務站點的進一步支持。
電子商務推薦系統主要起到了三個方面的作用：首先，極大地增加了客戶，可以把網站的瀏覽者轉變為購買者，提高主動性；其次，可以提高網站相關系列產品的連帶銷售能力；最後，可以提高、維持客戶對網站的滿意度和信任度。
電子商務推薦系統具有良好的發展和應用前景。在日趨激烈的競爭環境下，電子商務推薦系統能有效保留客戶，提高電子商務網站系統能大大提高企業的銷售額。成功的電子商務推薦系統將會產生巨大的經濟效益和社會效應。
三、電子商務推薦技術
目前,電子商務推薦系統中使用的主要推薦技術有基於內容推薦,協同過濾推薦,基於知識推薦,基於效用推薦，基於關聯規則推薦,混合推薦等等。
1.基於內容的推薦。它是信息過濾技術的延續與發展，項目或對象通過相關特徵的屬性來定義，系統基於商品信息, 包括商品的屬性及商品之間的相關性和客戶的喜好來向其推薦。基於商品屬性主要是基於產品的屬性特徵模型推薦。
內容推薦技術分析商品的屬性及其相關性可以離線進行，因而推薦響應時間快。缺點是難以區分商品信息的品質和風格，而且不能為用戶發現新的感興趣的商品，只能發現和用戶已有興趣相似的商品。
2.協同過濾推薦。協同過濾推薦是目前研究最多、應用最廣的電子商務推薦技術。它基於鄰居客戶的資料得到目標客戶的推薦,推薦的個性化程度高。利用客戶的訪問信息,通過客戶群的相似性進行內容推薦,不依賴於內容僅依賴於用戶之間的相互推薦,避免了內容過濾的不足,保證信息推薦的質量。協同過濾推薦優點有:能為用戶發現新的感興趣的商品;不需要考慮商品的特徵,任何形式的商品都可以推薦。缺點是:稀疏性問題,用戶對商品的評價矩陣非常稀疏;可擴展性問題,隨著系統用戶和商品的增多,系統的性能會越來越低;冷啟動問題,如果從來沒有用戶對某一商品加以評價,則這個商品就不可能被推薦。
3.基於知識的推薦。在某種程度上可以看成是一種推理技術，各個方法因所用的知識不同而有明顯區別。基於知識的推薦提出了功能知識的概念。簡單的說，功能知識是關於某個項目如何滿足某個特定客戶的知識，它能解釋需要和推薦之間的關系。在基於知識的推薦看來，客戶資料可以是任何能支持推理的知識結構，並非一定是用戶的需要和偏好。
4.基於效用的推薦。它是根據對客戶使用項目的效用進行計算的，核心問題是如何為每個客戶創建效用函數，並考慮非產品屬性，如提供商的可靠性和產品的可用性等。它的優點是能在效用函數中考慮非產品因素。效用函數通過交互讓用戶指定影響因素及其權重對於大多數用戶而言是極其繁瑣的事情，因而限制了該技術的應用。
5.基於關聯規則的推薦系統往往利用實際交易數據作為數據源，它符合數據源的通用性要求。以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭,推薦對象作為規則體,其中關聯規則的發現最關鍵且最耗時,但可以離線進行。其特點是實現起來比較簡潔,推薦效果良好,並能動態地把客戶興趣變化反映到推薦結果中。
6.混合推薦技術。混合推薦系統整合兩種或更多推薦技術以取得更好的實際效果。最常見的做法是將協同過濾推薦技術與其它某一種推薦技術相結合。例如,結合基於協同過濾和基於內容推薦這兩種推薦技術,盡量利用它們的優點而避免其缺點,提高推薦系統的性能和推薦質量。比如,為了克服協同過濾的稀疏性問題,可以利用用戶瀏覽過的商品預期用戶對其他商品的評價,這樣可以增加商品評價的密度,利用這些評價再進行協同過濾,從而提高協同過濾的性能。
四、總結
電子商務推薦系統，一方面有助於電子商務網站內容和結構自適應性的實現，另一方面在幫助客戶快速定位感興趣的商品的同時也為企業實現了增值。電子商務推薦系統作為有利的分析工具和促銷手段，已成為電子商務網站的競爭工具，必將獲得廣泛的應用和發展。本文對電子商務推薦系統進行了介紹，並對推薦技術進行了概述。目前國內的電子商務網站在這方面的實踐處在快速發展的階段，因此還需要繼續研究出更智能、更優化的電子商務推薦技術。
參考文獻：
[1]梁 英:電子商務個性化推薦技術研究[J].商場現代化,2007,26
[2]鄧曉輝 漆 強:淺析電子商務推薦系統[J].企業經濟,2007,08

⑤ 什麼是電子商務推薦系統

隨著互聯網的普及抄和電子商務的發展，電子商務系統在為用戶提供越來越多選擇的同時，其結構也變得更加復雜，用戶經常會迷失在大量的商品信息空間中，無法順利找到自己需要的商品。電子商務推薦系統直接與用戶交互，模擬商店銷售人員向用戶提供商品推薦，幫助用戶找到所需商品，從而順利完成購買過程。在日趨激烈的競爭環境下，電子商務推薦系統能有效保留用戶、防止用戶流失，提高電子商務系統的銷售。
推薦系統在電子商務系統中具有良好的發展和應用前景，逐漸成為電子商務IT技術的一個重要研究內容，得到越了來越多研究者的關注。
電子商務推薦系統在理論和實踐中都得到了很大發展。但是隨著電子商務系統規模的進一步擴大，電子商務推薦系統也面臨一系列挑戰。針對電子商務推薦系統面臨的主要挑戰，本文對電子商務推薦系統中推薦演算法設計以及推薦系統體系結構等關鍵技術進行了有益的探索和研究。本文的研究內容主要包括電子商務推薦系統推薦質量研究，電子商務推薦系統實時性研究，基於Web挖掘的推薦系統研究以及電子商務推薦系統體系結構研究

⑥ 零基礎學python能學會嗎

Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。系統學習一般在5-6個月。

⑦ 電子商務推薦系統現在有什麼問題

電子商務推薦系統定義為：利用電子商務網站向用戶提供商品信息和建議，幫助客戶決定應該購買什麼產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。它是一個基於客戶網上購物的以商品為推薦對象的個性化推薦系統，為客戶推薦符合其興趣愛好的商品。分析客戶的消費偏向，向每個客戶具有針對性地推薦的產品，幫助客戶從龐大的商品目錄中挑選真正適合自己需要的商品。電子商務推薦系統在幫助了客戶的同時也提高了客戶對商務活動的滿意度,從而換來對電子商務站點的進一步支持。
電子商務推薦系統主要起到了三個方面的作用：首先，極大地增加了客戶，可以把網站的瀏覽者轉變為購買者，提高主動性；其次，可以提高網站相關系列產品的連帶銷售能力；最後，可以提高、維持客戶對網站的滿意度和信任度。
電子商務推薦系統具有良好的發展和應用前景。在日趨激烈的競爭環境下，電子商務推薦系統能有效保留客戶，提高電子商務網站系統能大大提高企業的銷售額。成功的電子商務推薦系統將會產生巨大的經濟效益和社會效應。
電子商務推薦技術
目前,電子商務推薦系統中使用的主要推薦技術有基於內容推薦,協同過濾推薦,基於知識推薦,基於效用推薦，基於關聯規則推薦,混合推薦等等。
1.基於內容的推薦。它是信息過濾技術的延續與發展，項目或對象通過相關特徵的屬性來定義，系統基於商品信息, 包括商品的屬性及商品之間的相關性和客戶的喜好來向其推薦。基於商品屬性主要是基於產品的屬性特徵模型推薦。
內容推薦技術分析商品的屬性及其相關性可以離線進行，因而推薦響應時間快。缺點是難以區分商品信息的品質和風格，而且不能為用戶發現新的感興趣的商品，只能發現和用戶已有興趣相似的商品。
2.協同過濾推薦。協同過濾推薦是目前研究最多、應用最廣的電子商務推薦技術。它基於鄰居客戶的資料得到目標客戶的推薦,推薦的個性化程度高。利用客戶的訪問信息,通過客戶群的相似性進行內容推薦,不依賴於內容僅依賴於用戶之間的相互推薦,避免了內容過濾的不足,保證信息推薦的質量。協同過濾推薦優點有:能為用戶發現新的感興趣的商品;不需要考慮商品的特徵,任何形式的商品都可以推薦。缺點是:稀疏性問題,用戶對商品的評價矩陣非常稀疏;可擴展性問題,隨著系統用戶和商品的增多,系統的性能會越來越低;冷啟動問題,如果從來沒有用戶對某一商品加以評價,則這個商品就不可能被推薦。
3.基於知識的推薦。在某種程度上可以看成是一種推理技術，各個方法因所用的知識不同而有明顯區別。基於知識的推薦提出了功能知識的概念。簡單的說，功能知識是關於某個項目如何滿足某個特定客戶的知識，它能解釋需要和推薦之間的關系。在基於知識的推薦看來，客戶資料可以是任何能支持推理的知識結構，並非一定是用戶的需要和偏好。
4.基於效用的推薦。它是根據對客戶使用項目的效用進行計算的，核心問題是如何為每個客戶創建效用函數，並考慮非產品屬性，如提供商的可靠性和產品的可用性等。它的優點是能在效用函數中考慮非產品因素。效用函數通過交互讓用戶指定影響因素及其權重對於大多數用戶而言是極其繁瑣的事情，因而限制了該技術的應用。
5.基於關聯規則的推薦系統往往利用實際交易數據作為數據源，它符合數據源的通用性要求。以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭,推薦對象作為規則體,其中關聯規則的發現最關鍵且最耗時,但可以離線進行。其特點是實現起來比較簡潔,推薦效果良好,並能動態地把客戶興趣變化反映到推薦結果中。
6.混合推薦技術。混合推薦系統整合兩種或更多推薦技術以取得更好的實際效果。最常見的做法是將協同過濾推薦技術與其它某一種推薦技術相結合。例如,結合基於協同過濾和基於內容推薦這兩種推薦技術,盡量利用它們的優點而避免其缺點,提高推薦系統的性能和推薦質量。比如,為了克服協同過濾的稀疏性問題,可以利用用戶瀏覽過的商品預期用戶對其他商品的評價,這樣可以增加商品評價的密度,利用這些評價再進行協同過濾,從而提高協同過濾的性能。
電子商務推薦系統，一方面有助於電子商務網站內容和結構自適應性的實現，另一方面在幫助客戶快速定位感興趣的商品的同時也為企業實現了增值。電子商務推薦系統作為有利的分析工具和促銷手段，已成為電子商務網站的競爭工具，必將獲得廣泛的應用和發展。本文對電子商務推薦系統進行了介紹，並對推薦技術進行了概述。目前國內的電子商務網站在這方面的實踐處在快速發展的階段，因此還需要繼續研究出更智能、更優化的電子商務推薦技術。

⑧ 電子商務推薦系統發展趨勢是怎麼樣

電子商務模式的發展趨勢及方向： 1，移動購物。 至2014年年底，手機用戶已經達到了五億，而PC用戶是5.9億，而手機的滲透率增速是遠大於PC的滲透率的。也就是說在2017年，手機用戶將超過PC用戶，也就是說電子商務將來的主戰場不是在PC，而是在移動設備上。而移動用戶有很多的特點，首先購買的頻次更高、更零碎，購買的高峰不是在白天，是在晚上和周末、節假日。而移動購物將會革PC電子商務的命，我們要做好准備，我們要迎接這場新的革命。而做好移動購物，不能簡簡單單的把PC電子商務搬到移動上面，而要充分的利用這種移動設備的特徵，比如說它的掃描特徵、圖象、語音識別特徵、感應特徵、地理化、GPS的特徵，這些功能可以真正的把移動帶到千家萬戶。 2，平台化。 目前大的電商都開始有自己的平台，其實這個道理很清楚，就是因為這是最充分利用自己的流量、自己的商品和服務最大效益化的一個過程，因為有平台，可以利用全社會的資源彌補自己商品的豐富度，增加自己商品的豐富度，增加自己的服務和地理覆蓋。 3，電子商務將向三四五線城市滲透。 一方面來源於移動設備繼續的滲透，很多三四五線城市接觸互聯網是靠手機、Pad來上網的，而且這些城市首先經濟收入提高，再加上本地的購物不便，加上商品可獲得性很差，加上零售比先進國家落後。 隨著一二線城市網購滲透率接近飽和，電商城鎮化布局將成為電商企業們發展的重點，三四線城市、鄉鎮等地區將成為電商「渠道下沉」的主戰場，同時電商在三四線欠發達地區可以更大的發揮其優勢，縮小三四線城市、鄉鎮與一二線城市的消費差別。阿里在發展菜鳥物流，不斷輻射三四線城市;京東IPO申請的融資金額大約為15億美元到19億美元之間，但是京東在招股書中表示，將要有10到12億美元用於電商基礎設施的建設，似乎兩大巨頭都將重點放在了三四線城市。事實上，誰先搶佔了三四線城市，誰將在未來的競爭中占據更大的優勢。 4，物聯網。 隨著可穿戴設備和RFID的發展，將來的晶元可以植入在皮膚裡面，可以植入在衣服裡面，可以在任何的物品裡面，任何物品狀態的變化可以引起其他相關物品的狀態變化。你可以想像，如果你放一個牛奶放進你的冰箱，進冰箱的時候自動掃描，自動的知道這個保質期，知道什麼時候放進去，知道你的用量，當你要完的時候，馬上可以自動下訂單，這個訂單作為商家接到訂單馬上給你送貨，剛好下訂單可能又會觸發電子商務，從供應商那裡下訂單，而那個訂單觸發生產，也就是說所有的零售、物流和最後的生產可以全部結合起來。 5，社交購物。 社交購物可以讓大家在社交網路上面更加精準的去為顧客營銷，更個性化的為顧客服務。 6，O2O。 比如沃爾馬在上海建了一個社區的服務點，那有三個功能，第一是集貨的區域，由那個地方集散到顧客手中;第二那個地方是顧客取貨的點;第三個那個地方是營銷的點，展示我們的商品，為社區的居民進行團購，幫助他們上網，幫助他們使用手機購物，起了三個作用。但很感嘆的是什麼呢?傳統零售在往線上走，電子商務往線下走，最後一定是O2O的融合，為顧客提供多渠道、更大的便利。 7，雲服務和電子商務解決方案。 大量的電子商務的企業發展了很多的能力，這些能力包括物流的能力、營銷的能力、系統的能力、各種各樣為商家為供應商為合作夥伴提供電子商務解決方案的能力，這些能力希望最大效率的發揮作用。比如說我們推出一個SBY，這裡面有營銷服務、數據服務、平台服務、物流服務。剛剛又推出了金融服務，還會有更多的服務。也就是說我們把自己研發出來的，為電子商務本身提供的能力，提供給全社會。 8，大數據的應用。, 電子商務的盈利模式逐漸進一步升級。低級的，盈利是靠商品的差價。下一個能力是為供應商商品做營銷，而做到返點，營銷所帶來的盈利。下一個盈利方面是靠平台，有了流量、顧客，希望收取平台使用費和傭金提高自己的盈利能力。下一個能力是金融能力，也就是說為我們的供應商、商家提供各種各樣的金融服務，得到的能力。下一個能力是數據，也就是我們有大量電子商務顧客行為數據，利用這個數據充分產生它的價值，這個能力也是為電子商務盈利的最高層次。而數據，我們知道也是一個逐漸升級的過程，原始的數據是零散的，價值非常小，而這些數據經過過濾、分析而成為了信息，而在信息的基礎之上建立模型，來支持決策，成了我們的知識，而這些知識能夠做預測，能夠舉一反三，能夠悟出道理，成了我們的智慧。所以在整個升級，數據升級，和我們數據價值的升級，我們從中就充分的體現這個大數據的價值。 9，精準化營銷和個性化服務。 精準化營銷和個性化服務這個需求大家都是有的，希望這個網站是為我而設的，希望所有為我推薦的剛好是我要的，以後的營銷不再是大眾化營銷，而是窄眾營銷。每個人都希望最大效率的應用這個營銷的渠道和營銷的工具化是窄眾營銷，每個人精準化的知道他的需求，為他提供個性化的營銷和服務。 10，互聯網金融。 互聯網這個平台可以說上面有演員、有觀眾，有很多的戲，這個戲就是這裡面的一些內容，也就是說含有保險、基金、小貸，有各種各樣的服務，是戲的內容。演員就是那些銀行、金融機構、保險公司等等。觀眾就是所有的大宗顧客，還有比如說我們的商家、供應商、合作夥伴。這個平台最好的為所有的大眾服務，所有的這台戲上面的觀眾服務，也就是這個平台的作用。

⑨ 求對電子商務推薦系統的研究與分析的論文和開題報告

可以去淘寶的《翰林書店》店鋪，店主應該能幫你下載到這論文

⑩ 國內電子商務網站所運用的推薦技術有什麼什麼基於內容的、知識的、協調過濾，具體點，最好有截圖，謝謝

凡客的推薦系統做的比較好，因為主要經營服裝產品，所以主要採用協同過濾推薦演算法，例如「瀏覽該產品的用戶都購買了什麼」「購買過該商品的用戶還購買了什麼」；
京東商城有猜你喜歡，應該是基於瀏覽記錄和消費記錄的商品內容採用基於內容過濾的推薦演算法實現的，但是協同過濾還是主要的；
亞馬遜、當當這類主要經營書籍的購物平台在個性化推薦中，根據用戶的搜索內容、瀏覽記錄、消費記錄採用基於內容過濾的推薦演算法，還有就是基於關聯規則的推薦，推薦相關書籍給用戶；
視頻網站土豆網的個性化推薦做得比優酷人性化。不用登陸即可記錄用戶的瀏覽記錄，根據歷史瀏覽內容向用戶推薦相關視頻，一般同導演相關或者同演員相關。優酷和土豆的共同點是還是把協同過濾當做重點，「瀏覽過該影片的用戶還喜歡看」。
在推薦系統當中，個性化推薦和共性推薦都很重要。每個電商網站一定有共性推薦的部分，例如最近商品、熱門商品，還有一些基於共性消費模式的關聯推薦。
希望都你有所幫助。